Нейронные сети помогают с высокой вероятностью выявлять шизофрению по отпечаткам пальцев

Исследовательская группа ученых из Испании сравнила отсканированные отпечатки пальцев 612 пациентов с диагнозом неаффективный психоз и 844 психически здоровых обследованных испытуемых.  Для этого были созданы алгоритмы классификации глубокого обучения на основе сверточных нейронных сетей. Ранее общая архитектура сети была выбрана на основе результатов анализа независимого набора данных отпечатков пальцев из Национального института стандартов и технологий. Затем сетевая архитектура была применена для построения алгоритмов классификации (пациенты и контрольная группа) на основе моделей с отпечатком одного пальца и с несколькими отпечатками. Непредвзятые оценки точности классификации были получены путем применения 5-кратной схемы перекрестной проверки.

Наивысший уровень точности определения маркеров шизофрении был достигнут по одиночным отпечаткам большого пальца правой руки (точность взвешенной проверки = 68%), в то время как наивысшая точность моделей с несколькими отпечатками была получена при одновременном использовании изображения большого пальца левой руки, указательного и среднего пальца (точность взвешенной проверки = 70%).

Хотя использованные модели были основаны на данных пациентов уже с установленным диагнозом, поскольку отпечатки пальцев остаются стабильными на протяжении всей жизни после рождения, полученные результаты подразумевают, что отпечатки пальцев могут использоваться в качестве ранних предикторов психических расстройств.  Хотя достигнутая максимальная точность в 70% не обеспечивает достаточной достоверности для безошибочной постановки диагноза, анализ изображения отпечатков пальцев может быть ценен, особенно если он используется вместе с другими источниками диагностической информации.

Дальнейшее исследование закономерностей в рисунках отпечатков пальцев и их связи с шизофренией позволят разработать модели для дифференциальной диагностики между аффективными и неаффективными психозами, для прогнозирования долгосрочной клинической эволюции заболевания.